ASI 聯盟創始人 Ben Goertzel 表示,他耗時二十多年的通用人工智能系統 OpenCog Hyperon 的 alpha 版本已經具備了一定程度的自我意識。
Goertzel 還告訴《雜誌》,他認爲 OpenAI 可能不願將其“非常令人印象深刻”的新 o1 模型打造爲自主代理,因爲他們擔心這會被視爲冒險和危險,並引發監管機構的打擊。
人工智能超級智能聯盟於今年 3 月成立,彙集了 Goertzel 的 SingularityNET 項目、Ocean Protocol 和 DeepMind 資深人士 Humayun Sheikhs FetchAI。
本週,96% 的 CUDOS 選民批准了去中心化雲硬件網絡與 ASI 的合併。此次合併將提升 Goertzels 計劃的可用計算能力,以擴大 OpenCog Hyperon 的規模。OpenCog Hyperon 是 Goertzel 自 2001 年以來一直在研究的 AGI 系統,並於 2008 年作爲開源 AI 框架推出。
OpenCog Hyperon 與通用人工智能的未來
他說,三年前,該項目開始對 OpenCog 進行全面重建,以實現大規模可擴展性,並且已經取得了很大進展。Alpha 版於 4 月推出,雖然他說目前進展非常緩慢,而且預計會有重大變化,但團隊正在努力大幅加快速度。我認爲這應該在今年秋天完成。然後,也就是明年,我們將着手嘗試在新的 Hyperloop 基礎設施上構建 AGI。
Goertzel 表示,該系統採用了與 GPT-4 和 o1 等大型語言模型(LLM)不同的方法。
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Hyperon 系統不僅僅是一個聊天機器人。它被設計成一種自主代理,有自己的目標和自我意識,並試圖瞭解它是誰、你是誰,以及它在特定情況下試圖實現什麼。因此,它是一種自主、自我意識的代理,而不僅僅是一個問答系統。
AGI 系統需要自我意識才能實現自主
等等,Goertzels 說當前模型具有自我意識?
我所說的自我意識是指,從一開始,即使是當前的版本,它就有一個關於它是誰的模型。它有一個關於你是誰的模型。它有它試圖在特定情況下實現的某些目標。它知道自己與特定情況的關係以及它試圖做什麼。而 ChatGPT 之類的系統並沒有真正做到這一點。
該系統結合了邏輯推理引擎、進化程序學習和深度神經網絡,這些網絡實現在可以自我修改和變更的動態知識圖譜中。(GPT-4 在下面解釋了這是什麼意思)。
順便說一句,Goertzel 表示,缺乏世界模型解釋了爲什麼迄今爲止構建的所有自主 AI 代理都沒有真正發揮作用。你不能只拿一個問答系統,然後告訴它你是一個與世界互動的代理。
OpenAIs o1 和監管風險
儘管 OpenAI 和“Strawberry”的自主代理行爲被大肆宣傳,但 Goertzel 認爲 OpenAI 在發佈的 o1 模型中故意避免走這條路。
它試圖在推理和邏輯方面表現出色,而且在這方面做得非常好。我喜歡它。它非常令人印象深刻。它並沒有試圖成爲一個自主代理。那是故意爲之。我認爲他們不想這樣做,因爲這看起來很有風險和危險,人們的監管機構會試圖踩踏他們。他們最不想做的事情就是製造一個自主代理。
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特徵
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這是開發去中心化開源系統的好處之一。監管者無法以同樣的方式踐踏它。
他說:“隨着我們推出先進的人工智能系統,它們將運行在遍佈各大洲、50 到 100 個不同國家的機器上。所以,我的意思是,如果一個國家認爲 OpenCog Hyperon 是非法的,它只會佔整個網絡的一小部分。”
自從我們上週在 Token2049 上接受採訪以來,OpenAI 首席執行官 Sam Altman 發表了一篇文章,描繪了一幅未來烏托邦的圖畫,即 AGI 帶來的智能時代。Goertzel 還希望他試圖構建的仁慈 AGI 能夠非常有用,以至於沒有人會想要禁止它。
我相信這會比大型科技公司正在做的事情更聰明。因此,如果我們能夠獲得比 OpenAI 更聰明的東西,使用 Opencog Hyperon 的 o1 模型,並且我們可以在去中心化網絡上推出它,我的意思是,世界將像他們進入 ChatGPT 一樣進入它,然後他們將使用去中心化網絡,順便說一句,因爲它恰好在底層基礎設施中。
去中心化人工智能系統的挑戰和優勢
去中心化人工智能項目的核心矛盾在於,使用中心化設備運行大型模型要容易得多,也更便宜。
儘管 Goertzel 表示新的研究表明在分散設備上訓練神經網絡和變壓器是可行的,但目前還無法實現。
但他說,通過算法的邏輯推理和進化學習在分散的機器網絡上非常自然地運行。
該計劃似乎將通過一些更集中的設施來引導網絡,同時通過分散的網絡增加計算能力。SingularityNET 和 Fetch 已經花費了 1 億個 ASI 代幣(目前正從 FET 更名)中的很大一部分來購買 GPU 以構建超級計算機。一旦代幣價格回升,他們就會花掉剩餘的資金。
他說:“我們希望將其作爲去中心化網絡的初始樞紐,以啓動它。我們希望爲想要在 SingularityNET 上放置 AI 代理的人提供託管服務。我們的願景是提供像 Hugging Face 這樣的 Web3 友好型雲解決方案。”
他解釋道,人工智能開發人員只想以最快、最便宜、最簡單的方式實現給定的功能。如果你希望實現去中心化,那麼你需要以某種方式讓其對最終用戶更具吸引力,原因不僅僅是去中心化的理念。
Goertzel 估計,聯盟的四個項目很快就會擁有價值數億美元的專用計算硬件。SingularityNET 的衍生產品 NuNet 可以利用聯網計算機的閒置 CPU 和 GPU 能力,而 Hypercycle 是一個連接 AI 服務的平臺,因此可以帶來額外的計算能力。
可再生能源爲分散式人工智能系統提供動力
LayerZeros 的 Bryan Pellegrino 在人工智能領域工作了十年,他在韓國區塊鏈週期間告訴雜誌,電價影響比特幣挖礦利潤的經歷讓他對去中心化人工智能產生了很大的保留意見。
當你與谷歌、AWS 和其他公司競爭時,很難計算出所需的規模經濟或底層硬件的成本,以及它們如何進行冷卻和所有事情,從電力成本一直到成本。所以我一直對交叉領域的大多數不同部分持悲觀看法。
但戈澤爾說,與設備成本相比,電力成本微不足道,所以我不認爲這是一個不切實際的想法。
不過,他補充說,鑑於人工智能對電力的需求巨大,SingularityNET 和 Hypercycle 正在探索從廉價可再生能源中獲益的機會。
“我們已經與埃塞俄比亞政府的人員討論了在水壩附近放置大量服務器的問題,”他說。Hypercycle 的 Toufi(首席執行官 Saliba)正在與巴拉圭政府討論在巴西-巴拉圭邊境的水壩附近放置大量 AI 數據中心和服務器羣。我的意思是,通過將計算機中心放在水壩旁邊並用一根粗電纜連接到它,可以將數千兆瓦的電力直接輸送到您的 AI 計算中心。
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當然是了。爲了強調所需電力的規模,本週有消息稱,OpenAI 首席執行官 Sam Altman 已向白宮提出一項計劃,在美國各州建立大型數據中心,每個數據中心需要 5 千兆瓦的電力,相當於五座核反應堆的發電量。
AI 數據中心通常位於主要大都市附近,因爲服務需要低延遲才能提供超快速響應。然而,Goertzel 指出,o1 模型優先考慮響應質量而不是速度,Opencog Hyperon 也是如此。
如果你的人工智能正在嘗試進行任何形式的深度思考,比如說,人工智能正在嘗試預測第二天的市場走向,對吧?或者人工智能正在嘗試發現一種新藥,對吧?那麼,無論它是在巴拉圭、埃塞俄比亞還是其他地方,都無關緊要。
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